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回歸分析(修訂版)/社會學教材教參方法系列

  • 作者：謝宇
  • 出版社：社科文獻
  • ISBN：9787509742891
  • 出版日期：2013/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：387
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    謝宇所著的《回歸分析(修訂版)》源於作者多年在密歇根大學教授回歸分析的課程講義，從基本的統計概念講起，對線性回歸分析的基本假定、回歸中的統計推論和回歸診斷做了詳盡的介紹，同時還涵蓋了很多在社會科學中對實際研究非常有用的內容，包括虛擬變數、交互作用、輔助回歸、多項式回歸、樣條函數回歸和階躍函數回歸等。此外，《回歸分析(修訂版)》還涉及通徑分析、縱貫數據模型、多層線性模型和logit模型等方面的內容。
作者介紹
謝宇
    謝宇  美國密歇根大學Otis Dudley Duncan教授，任職於密歇根大學社會學系、統計系與公共政策學院，同時也是密歇根大學中國研究中心、社會研究所調查研究中心、人口研究中心教授，北京大學「千人計劃」講席教授，北京大學中國社會科學調查中心學術委員會主席。2004年當選美國藝術與科學院院士和台灣中研院院士，2009年當選美國國家科學院院士。其研究領域包括：社會分層、統計方法、人口學、科學社會學和中國研究。主要著作有《分類數據分析的統計方法》《科學界的女性》《美國亞裔的人口統計描述》《婚姻與同居》《美國的科學在衰退嗎？》等。
目錄
第1章  基本統計概念
  1.1  統計思想對於社會科學研究的重要性
  1.2  本書的特點
  1.3  基本統計概念
  1.4  隨機變數的和與差
  1.5  期望與協方差的性質
  1.6  本章小結
第2章  統計推斷基礎
  2.1  分佈
  2.2  估計
  2.3  假設檢驗
  2.4  本章小結
第3章  一元線性回歸
  3.1  理解回歸概念的三種視角
  3.2  回歸模型
  3.3  回歸直線的擬合優度
  3.4  假設檢驗
  3.5  對特定X下Y均值的估計
  3.6  對特定X下Y單一值的預測
  3.7  簡單線性回歸中的非線性變換
  3.8  實例分析
  3.9  本章小結
第4章  線性代數基礎
  4.1  定義
  4.2  矩陣的運算
  4.3  特殊矩陣
  4.4  矩陣的秩
  4.5  矩陣的逆
  4.6  行列式
  4.7  矩陣的運演算法則
  4.8  向量的期望和協方差陣的介紹
  4.9  矩陣在社會科學中的應用
  4.10  本章小結
第5章  多元線性回歸
  5.1  多元線性回歸模型的矩陣形式
  5.2  多元回歸的基本假定
  5.3  多元回歸參數的估計
  5.4   OLs回歸方程的解讀
  5.5  多元回歸模型誤差方差的估計
  5.6  多元回歸參數估計量方差的估計
  5.7  模型設定中的一些問題
  5.8  標準化回歸模型
  5.9   CHIP88實例分析
  5.10  本章小結
第6章  多元回歸中的統計推斷與假設檢驗
  6.1  統計推斷基本原理簡要回顧
  6.2  統計顯著性的相對性.以及效應幅度
  6.3  單個回歸係數β=0的檢驗
  6.4  多個回歸係數的聯合檢驗
  6.5  回歸係數線性組合的檢驗

  6.6  本章小結
第7章  方差分析和F檢驗
  7.1  一元線性回歸中的方差分析
  7.2  多元線性回歸中的方差分析
  7.3  方差分析的假定條件
  7.4   F檢驗
  7.5  判定係數增量
  7.6  擬合優度的測量
  7.7  實例分析
  7.8  本章小結
第8章  輔助回歸和偏回歸圖
  8.1  回歸分析中的兩個常見問題
  8.2  輔助回歸
  8.3  變數的對中
  8.4  偏回歸圖
  8.5  排除忽略變數偏誤的方法
  8.6  應用舉例
  8.7  本章小結
第9章  因果推斷和路徑分析
  9.1  相關關係
  9.2  因果推斷
  9.3  因果推斷的問題
  9.4  因果推斷的假設
  9.5  因果推斷中的原因
  9.6  路徑分析
  9.7  本章小結
第10章  多重共線性問題
  10.1  多重共線性問題的引入
  10.2  完全多重共線性
  10.3  近似多重共線性
  10.4  多重共線性的度量
  10.5  多重共線性問題的處理
  10.6  本章小結
第11章  多項式回歸、樣條函數回歸和階躍函數回歸
  11.1  多項式回歸
  11.2  樣條函數回歸
  11.3  階躍函數回歸
  11.4  本章小結
第12章  虛擬變數與名義自變數
  12.1  名義變數的定義與特性
  12.2  虛擬變數的設置
  12.3  虛擬變數的應用
  12.4  本章小結
第13章  交互項
  13.1  交互項
  13.2  由不同類型解釋變數構造的交互項
  13.3  利用嵌套模型檢驗交互項的存在
  13.4  是否可以刪去交互項中的低次項？
  13.5  構造交互項時需要注意的問題
  13.6  本章小結

第14章  異方差與廣義最小二乘法
  14.1  異方差
  14.2  異方差現象舉例
  14.3  異方差情況下的常規最小二乘估計
  14.4  廣義最小二乘法
  14.5  加權最小二乘法
  14.6  本章小結
第15章  縱貫數據的分析
  15.1  追蹤數據的分析
  15.2  趨勢分析
  15.3  本章小結
  16.3  模型的優勢與局限
  16.4  多層線性模型的若乾子模型
  16.5  自變數對中的問題
  16.6  應用舉例
  16.7  本章小結
第17章  回歸診斷
  17.1  因變數是否服從正態分佈
  17.2  殘差是否服從正態分佈
  17.3  異常觀測案例
  17.4  本章小結
第18章  二分因變數的logit模型
  18.1  線性回歸面對二分因變數的困境
  18.2  轉換的方式
  18.3  潛變數方式
  18.4  模型估計、評價與比較
  18.5  模型回歸係數解釋
  18.6  統計檢驗與推斷
  18.7  本章小結
辭彙表
參考文獻
後記

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